發(fā)布時(shí)間：2023-01-04 11:13

　　隨著科學(xué)的進(jìn)步和工業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展,在生產(chǎn)中的機(jī)械設(shè)備越來越大型化、自動(dòng)化,設(shè)備部件越來越精密化,機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和故障反饋發(fā)揮著更加重要的作用。滾動(dòng)軸承在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中使用廣泛且具有典型性和代表性,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的性能,深入展開滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷研究（CMFD）,能有效提高機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)效率,降低事故發(fā)生率,具有重要學(xué)術(shù)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文以滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,所做的工作如下:（1）針對(duì)軸承運(yùn)轉(zhuǎn)中經(jīng)常發(fā)生多故障且多故障源信號(hào)數(shù)目未知的情形,進(jìn)行了對(duì)欠定情況下軸承復(fù)合故障的研究,提出了一種基于頻域軸承信號(hào)的欠定盲源分離研究方法。利用軸承信號(hào)頻域具有一定稀疏性,使用頻域稀疏分量分析對(duì)軸承復(fù)合故障進(jìn)行分離。通過軸承信號(hào)的實(shí)驗(yàn),對(duì)復(fù)合故障進(jìn)行分離,分離的信號(hào)與源信號(hào)相似度較高,證明了該方案可以較為準(zhǔn)確地對(duì)軸承復(fù)合故障進(jìn)行分離。（2）軸承信號(hào)在頻域存在弱稀疏性,致使混合矩陣估計(jì)精度較差,針對(duì)此問題,提出了基于頻域復(fù)數(shù)角單源頻點(diǎn)檢測方法和單元密度檢測算法,通過兩者的結(jié)合,共同提高混合矩陣估計(jì)的精度。通過實(shí)際軸承信號(hào)的仿真實(shí)驗(yàn),得到歸一化均方誤差較小的混合矩陣估計(jì),... 

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 軸承故障診斷的意義
    1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷概述
        1.2.1 滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)
        1.2.2 滾動(dòng)軸承故障診斷方法
        1.2.3 滾動(dòng)軸承故障診斷發(fā)展歷程
    1.3 滾動(dòng)軸承故障診斷關(guān)鍵問題研究現(xiàn)狀
        1.3.1 滾動(dòng)軸承故障特征提取研究現(xiàn)狀
        1.3.2 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障分離研究現(xiàn)狀
        1.3.3 滾動(dòng)軸承智能診斷研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第2章 軸承故障診斷技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 引言
    2.2 滾動(dòng)軸承故障機(jī)理
        2.2.1 滾動(dòng)軸承機(jī)械結(jié)構(gòu)
        2.2.2 滾動(dòng)軸承失效形式
        2.2.3 軸承振動(dòng)模型
    2.3 軸承故障特征分析
        2.3.1 時(shí)域特征分析
        2.3.2 頻域特征分析
        2.3.3 時(shí)頻域特征分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于欠定盲分離的復(fù)合故障分離研究
    3.1 引言
    3.2 盲源分離基本概念
        3.2.1 盲源分離數(shù)學(xué)模型
        3.2.2 經(jīng)典盲源分離算法
    3.3 欠定盲源分離研究
        3.3.1 稀疏分量分析
        3.3.2 混合矩陣估計(jì)
    3.4 基于單源點(diǎn)檢測的混合矩陣估計(jì)
        3.4.1 理論分析
        3.4.2 仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證
    3.5 單元密度檢測算法的自適應(yīng)混合矩陣估計(jì)
        3.5.1 理論分析
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.6 源信號(hào)恢復(fù)
        3.6.1 理論分析
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷研究
    4.1 引言
    4.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 限制玻爾茲曼機(jī)
        4.2.2 DBN結(jié)構(gòu)
        4.2.3 DBN訓(xùn)練
    4.3 基于DBN振動(dòng)信號(hào)故障診斷方案
        4.3.1 振動(dòng)信號(hào)故障診斷概述
        4.3.2 基于DBN的診斷框架
    4.4 軸承故障仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 軸承故障數(shù)據(jù)集描述
        4.4.2 故障識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析
        4.4.3 不同方案故障識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析
        4.4.4 不同信噪比下故障識(shí)別結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3727673